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エクセル統計2010 解析手法一覧
カプラン・マイヤー法（Kaplan-Meier method）
カプラン・マイヤー法により生存関数を推定し、生存率曲線を作成します。5群まで実行可能で、2群以上の場合、ログランク検定（Log rank test）と一般化ウィルコクソン検定（Generalized Wilcoxon test）により生存率曲線の差の検定の結果も出力します。
生存率曲線の差の検定
エクセル統計では、ログランク検定と一般化ウィルコクソン検定を搭載しています。2群の場合だけでなく、3群以上5群以下の場合にも検定結果を出力します。一般化ウィルコクソン検定が相対的に初期に起きた死亡を重く評価するのに対し、ログランク検定は後期の死亡を重く評価します。すなわち、時間経過と共に生存率曲線の差が開いてくるような場合、ログランク検定は一般化ウィルコクソン検定に比べて検出力が高くなります。また、生存率曲線が交差するような場合、いずれの手法も検出力が低くなります。
- ログランク検定
- エクセル統計では、Peto-Peto（ピトー・ピトー）流とCochran-Mantel-Haenszel（コックス・マンテル・ヘンツェル）流の2種類のログランク検定を行います。Peto-Peto流は計算方法が簡便ですが、Cochran-Mantel-Haenszel流に比べて少し保守的で有意になりにくい性質があります。単にログランク検定という場合、一般にCochran-Mantel-Haenszel流のことを指します。
- 一般化ウィルコクソン検定
- エクセル統計では、Gehan-Breslow（ゲーハン・ブレスロウ）流とPeto-Prentice（ピトー・プレンティス）流の2種類の一般化ウィルコクソン検定を行います。Gehan-Breslow流は、初期に非常に多くの打ち切りがある場合、最初の数例の死亡でほとんど結果が決まってしまいます。また、打ち切りのパターンに依存して大きく結果が異なる欠点もあります。これらの欠点を改善したものがPeto-Prentice流となります。打ち切りがない場合、Gehan-Breslow流とPeto-Prentice流の結果は等しくなります。
※ 詳細につきましては、大橋・浜田(1995)をご参照ください。
参考文献
- 赤澤 宏平, 柳川 尭, "サバイバルデータの解析―生存時間とイベントヒストリデータ (バイオ統計シリーズ)", 近代科学社, 2010.
- 大橋 靖雄, 浜田 知久馬, "生存時間解析―SASによる生物統計", 東京大学出版会, 1995.
- 臨床評価研究会(ACE)基礎解析分科会, "実用SAS生物統計ハンドブック―SAS 8.2及びSAS 9.1対応", サイエンティスト社, 2005.
- 高橋 信, "すぐ読める生存時間解析―カプラン・マイヤー法/ロジスティック回帰分析/コックスの比例ハザードモデルが、よくわかる!", 東京図書, 2007.
- 丹後 俊郎, "新版 医学への統計学", 朝倉書店, 1993.
データの上限
| 行数 | 列数 | 群数 |
|---|---|---|
| 10,000行 | 10列（1群2列×5） | 5群 |
出力内容
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 生存率曲線 | カプラン・マイヤー法による生存率曲線のグラフ |
| ケースの要約 | 各群の死亡、打ち切り、全体の件数 |
| 生存時間の平均値と中央値 | 各群の生存時間の平均値と中央値 |
| 生存率曲線の差の検定 | ログランク検定（Peto-Peto、Cochran-Mantel-Haenszel）、一般化Wilcoxon検定（Gehan-Breslow、Peto-Prentice）の4手法で帰無仮説「すべての群の生存関数は等しい」について検定した結果。2群以上の場合に出力。 |
| 生存率表 | 各群における時間経過に伴う死亡、打ち切り、残数、累積生存率（または累積死亡率）、標準誤差、累積生存率の95%信頼区間 |
| グラフ用データ | 生存率曲線を描くためのグラフ用データ |
